对于MOD12Q1 土地覆盖分类数据，本文选择国际地圈生物圈计划( IGBP) 全球植被分类方案，数据处理主要包括投影转换和土地利用类型合并。文中参照中国土地资源分类系统对 IGBP 分类体系进行类别合并( 表 4) ，最终分为水体、林地、草地、耕地、城市用地及未利用地 6 类，以此提取林地信息。MOD09A1 地表反射率数据的处理主要为去云处理，文中对每年获取的 4 景 MOD09A1 数据利用最小值合成法合成一幅无云影像，计算归一化建筑指数( NDBI) ［31］，突出影像中的城市用地信息; 城市信息提取，文中考虑到城市用地面积相对较小，具有整体集中、局部分散的特点，分布散落的城市在遥感影像中受周围地物的影响较大，在分类过程中容易出现错分现象，导致分类精度较低。因此，为保证城市用地的提取精度，本文采用遥感目视解译与参考研究区 NDBI、高分辨率遥感影像等辅助数据相结合的手段提取城市用地信息。NDBI 的计算公式如下所示:

式中，ＲSWIＲ和 ＲNIＲ表示短波红外和近红外波段的光谱反射率，分别对应 MOD09A1 数据的第 6 和第 2 波段。

土地分类结果更新，文中将遥感目视解译提取的城市用地替代 MOD12Q1 中的城市用地，同时更新分类结果，得到山东省 3 个典型城市 2001—2010 年土地利用分类图( 图 3) ，由图 3 可以看出，3 个城市主要以耕地为主，所占面积达到 80% 以上，分布较为稳定; 水体、草地、未利用地所占面积较小，年际变化不明显，而林地与城市用地的变化相对较为明显; 信息统计，文中分别统计青岛、济南、淄博 10 年间林地和城市用地的面积，进行百分比统计，表 5 为统计结果。

声明：参考《生态学报》第30卷16期，如涉版权请联系删除

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